サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場規模・シェア分析 - 成長トレンドと予測（2026年～2031年）

グローバルサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場のトレンドとインサイト

AIを活用した攻撃量と速度の増大

サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は、AIを活用したフィッシング、ディープフェイクによるなりすまし、自動化された偵察活動の急増から恩恵を受けており、これらは人間主導のレビューサイクルを上回るスピードで進行しています。Zscalerは、2025年1月から12月にかけてネットワーク全体で大規模に収集したシグナルに基づき、413,524件のAI生成フィッシングサイトのインスタンスを報告しており、攻撃者がいかに迅速にこれらのキャンペーンを産業化しているかを示しています。^{[1]Zscaler ThreatLabz、「ThreatLabz フィッシングレポート2026」、Zscaler、zscaler.com} IBMも、2025年の侵害の6件に1件がAI主導の攻撃を伴い、主にフィッシングとソーシャルエンジニアリングの規模拡大に使用されたと報告しており、攻撃的AIがすでに測定可能な運用上の影響を持つことを確認しています。英国国家サイバーセキュリティセンターは、AIがサイバー攻撃の量と影響の両方をほぼ確実に増大させると述べており、特にソーシャルエンジニアリングにおいては、文法や翻訳の誤りがもはや従業員にって信頼できる警告サインではなくなっています。したがって、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は、アナリストの速度ではなく機械の速度で動作する検知、トリアージ、レスポンスエンジンへとシフトしています。購入者はまた、単一のワークフローでメール、アイデンティティ、ブラウザ、クラウドチャネルにわたる大量のAI生成ルアーを追跡できるツールにより高い価値を置いています。^{[2]英国国家サイバーセキュリティセンター、「AIがサイバー脅威に与える近期的影響」、NCSC、ncsc.gov.uk}

モデル、データ、APIレイヤーにわたるAI攻撃対象領域の拡大

サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場はまた、エンタープライズAIデプロイメントの普及によっても牽引されており、これによりプロンプトレイヤー、モデルの動作、トレーニングデータ、接続されたAPIにわたる新たなリスクが生じています。OWASPは2025年の大規模言語モデルアプリケーション向けトップ10において、プロンプトインジェクションを主要な脆弱性クラスとして特定しており、これにより多くの企業がAI固有のモニタリングを実験的な追加機能ではなくコアコントロールとして扱うようになりました。^{[3]Fortinet、「サイバーセキュリティトレンド2026：エージェンティックおよびAI脅威への防御」、Fortinet、fortinet.com} CrowdStrikeは2025年12月に、AIプロンプトおよびエージェントインタラクションレイヤーが最も急速に成長するエンタープライズ攻撃対象領域の一つになったと述べており、AIネイティブワークフロー向けに構築されたコントロールへの需要を強化しました。新しいAIアプリケーションが追加されるたびに、モデル、アイデンティティ、データリネージ、ツールコールにわたる信頼の境界が増加し、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において再利用されたペリメーターコントロールの有効性が低下しています。この変化により、モデルの動作を観察し、プロンプトを検証し、エージェントのインタラクションを監視し、疑わしいAPIの動きをリアルタイムでフラグ立てできるプラットフォームへの支出が増加しています。また、AIセキュリティの役割を従来のサイバー防衛を超えて、モデルガバナンスとランタイムポリシー施行にまで拡大しています。

アナリスト不足を補うためのセキュリティオペレーションセンターの自動化

サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は、熟練したセキュリティスタッフの長年にわたる不足を背景に勢いを増しており、自動化は任意のアップグレードではなく実際的な必要性となっています。SANS 2025 SOC調査では、回答者の79%がSOCですでにAIまたは機械学習ツールを使用していたものの、定義されたワークフローに統合していたのはわずか36%であり、ベンダーがまだ対処できる重大な運用上のギャップがあることを示しています。Fortinelの2026年分析では、AIとセキュリティ自動化を使用した組織は手動の方法を使用した組織よりも98日早く侵害を特定・封じ込め、インシデントあたり平均222万 米ドの節約が見込まれると指摘しています。SentinelOneは2026年6月にPurple AI エージェンティック調査を全顧客に開放し、自律的な深層フォレンジック調査がすでにライブの商業的能力になりつつあることを示しました。したがって、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は、AIをアナリストのアシスタントとしてではなく、主要な調査レイヤーとして位置づける方向へ移行しています。この変化は、誤検知を減らし、トリアージを加速し、より大きなテレメトリ資産にわたって限られたシニア人材を活用しなければならない組織にとって最も重要です。^{[4]欧州議会および理事会、「人工知能に関する規則（EU）2024/1689」、EUR-Lex、eur-lex.europa.eu}

規制産業におけるAIガバナンスおよび監査可能性要件

サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場はまた、金融サービス、ヘルスケア、重要インフラにおけるガバナンス要件によっても形成されており、これらの分野では説明可能で監査可能なセキュリティ上の意思決定が購買プロセスの一部となっています。EU AI法は2026年8月2日からハイリスクAIの義務を施行可能とし、第15条では精度、堅牢性、サイバーセキュリティコントロールを要求しており、これにより監査証跡と継続的モニタリングの価値が直接的に高まっています。NISTは2025年12月にNISTIR 8596の予備草案を公表し、人工知能のためのサイバーセキュリティフレームワークプロファイルを提供し、企業がAIシステムリスクを管理しサイバー防衛にAIを活用するための参照点として機能しています。IBMは2025年に、63%の組織がAIを管理またはシャドーAIを制限するためのガバナンスポリシーを持たず、AIモデル侵害の97%が適切なAIアクセスコントロールを持たない組織で発生したと報告しました。これらの状況により、規制審査に耐えられるログツール、AIポスチャー管理、外部テスト、ガバナンスサービスに対するサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場の需要が拡大しています。自律的なアクションを平易な言葉で説明できるベンダーは、予測期間を通じて監視がより正式になるにつれて、より強固な立場を維持する可能性があります。

AIセキュリティ検証のための標準化されたベンチマークの欠如

サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は、購入者がライブの敵対的条件下でベンダーのパフォーマンスを比較するための広く受け入れられた方法を持っていないため、エンタープライズ採用の遅れという課題に直面しています。NISTIR 8596はまだ予備段階にあり、AIサイバーセキュリティ整合のための最も目立つ公開フレームワークの一つがまだ最終ステータスに達していないことを意味します。MITREのAI保証ランドスケープは50以上のフレームワークと66の保証ニーズをマッピングしており、この分野には多くの重複する参照があるものの、企業が調達において自信を持って使用できる単一の標準ベンチマークが存在しないことを示しています。OWASPの人工知能セキュリティ検証標準の取り組みは有用なテスト可能な要件を追加していますが、より成熟したエンタープライズセキュリティ標準と同じ制度的重みをまだ持っていません。したがって、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は依然としてベンダーのデモンストレーションとケーススタディに過度に依存しており、これにより販売サイクルが長くなり、確立されたブランドを持つ大手既存企業が有利になる可能性があります。これはまた、購入者がAIセキュリティ支出を測定可能な保険やボードレベルのリスク成果と結びつける能力を弱めます。

自律的なセキュリティアクションに対する責任の不確実性

サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場はまた、直接的な人間の承認なしにトラフィックをブロックし、認証情報を隔離し、セッションを終了するシステムをめぐる法的・運用上の不確実性によっても制約されています。EU AI法第14条はハイリスクAIシステムに対して意味のある人間の監視を要求しており、これは応答レイテンシの削減から価値を引き出すセキュリティツールとの間に緊張を生み出しています。IBMの2025年の調査結果では、AI関連の侵害の97%が適切なAIアクセスコントロールが欠如していた場所で発生したと示されており、適切に管理されていない自律性がリスクを軽減するのではなく拡大する可能性があるという見解を支持しています。したがって、規制されたセクターの法務チームと調達チームは、ベンダーが技術的なステップを自動化できる場合でも、高影響なアクションに対して人間が承認するループを依然として好んでいます。サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は、安全な運用境界がより明確になるまで、完全自律型レスポンスよりも支援型レスポンスの採用が強まり続ける可能性があります。この制約は成長を止めるものではありませんが、金融、ヘルスケア、重要インフラにおける最高価値のユースケースへのシフトを遅らせます。

*当社の予測では、推進要因および抑制要因の影響を加算的ではなく方向性のあるものとして扱います。影響予測は、ベースライン成長、構成効果、および変数間の相互作用を反映しています。

セグメント分析

提供形態別：ソフトウェアがリードを維持し、サービスが最速の成長を記録

ソフトウェアは2025年のサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場の62.14%を占め、AIネイティブプラットフォームがエンタープライズ購入者にとって主要な調達単位であり続けることを確認しました。サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場のこの部分には、セキュリティコパイロット、AIセキュリティプラットフォーム、脅威インテリジェンスツール、セキュリティアナリティクスエンジン、脆弱性管理プラットフォームが含まれており、これらは現在セキュリティスタックの中心に近い位置に置かれています。プラットフォームのバンドルがそのリードを強化しており、Microsoftは2026年4月20日から段階的なロールアウトを通じてSecurity CopilotをMicrosoft 365 E5に含めると発表し、インストールベース全体でAIセキュリティ採用への増分的な障壁を低下させました。Microsoftはまた2026年5月に、マルチモデルのエージェンティックスキャンハーネスがWindowsネットワーキングスタックで16件の未知の脆弱性を発見したと述べており、ソフトウェアプラットフォームが支援から直接的な発見・検証作業へと移行していることを示しています。その結果、サイバー防衛における生成人工知能（AI）産業の購入者は、ソフトウェアを単一の環境にわたって脅威の解釈、調査支援、修復ガイダンスを統合するコントロールレイヤーとして扱うようになっています。

サービスは2031年にかけてCAGR 27.41%で拡大すると予測されており、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において最も成長の速い提供形態となっています。成長は、マネージドAIセキュリティオペレーション、敵対的レッドチーミング、AIガバナンスサポート、多くの内部チームがまだ独自に運用できない継続的モニタリングプログラムから生まれています。IBMは2026年6月にOpenAI Daybreak Cyber Partner Programに参加し、IBMとRed Hatからの50億 米ドルのコミットメントを背景に、Project Lightwellの下でAI搭載アプリケーションセキュリティサービスを開始しており、サービスがAI対応デリバーを中心に再構築されていることを示しています。サービスのより高い成長率はまた、多くの企業が監査証跡、ポリシーコントロール、測定可能な成果を持つ反復可能な運用モデルにAIプラットフォームを変換するための支援を必要としているという現実を反映しています。したがって、サイバー防衛における生成人工知能（AI）産業は、ソフトウェアがプラットフォームレイヤーを構築し、サービスがそれを効果的に維持するための希少な専門知識を提供するブレンドモデルへと移行しています。

アプリケーション別：SOCワークフローが支出をリードし、エクスポージャー管理がより速く成長

セキュリティオペレーションおよびSOC拡張は2025年のサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場の20.18%を占め、現在の支出において最大のアプリケーション領域となりました。このシェアは、購入者がシミュレーション、コンテンツ生成、ポスチャー管理などのより広範なユースケースに拡大する前に、アナリストの過負荷を軽減するという即時の圧力を反映しています。SANS 2025 SOC調査では広範なAI採用が見られたものの、ワークフローの成熟度は限られており、これはSOC拡張がサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において引き続き第一波の予算を引き付ける理由を説明するのに役立ちます。脅威インテリジェンス、セキュリティコンテンツ生成、セキュリティ自動化は密接に関連したフォローオン購入として残っており、SOCコパイロットから始める組織は通常、インシデントレスポンスサイクルに沿った隣接タスクにAIを拡張するためです。敵対的シミュレーションとレッドチーミングも、AIを活用した攻撃が静的なプレイブックが対応できるよりも速く変化するにつれて、予算の優先度を高めています。

エクスポージャー管理およびセキュリティポスチャー分析は2031年にかけてCAGR 27.52%で拡大すると予測されており、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において最も成長の速いアプリケーションとなっています。このパターンは、成熟したセキュリティチームが単にアラートレビュー能力を追加するのではなく、悪用される前に悪用可能なギャップを特定することに向けて限界投資を移していることを示しています。SentinelOneは2026年4月にWayfinder Frontier AIサービスを開始し、AnthropicのClaude Opus 4.7と攻撃・防御の専門家を組み合わせて継続的な攻撃対象領域の発見と優先順位付けされた修復を行っており、このアプリケーションがどのように商業化されているかの直接的な例です。生成モデルは現在、クラウド、アイデンティティ、エンドポイント、モデルレイヤーのシグナルを十分に速く接続し、以前の手動分析よりも明確なエクスポージャーマップを生成できます。したがって、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は、反応的なセキュリティサポートからプロアクティブなリスク定量化とAI固有のポスチャー管理へと拡大しています。

セキュリティタイプ別：インフラストラクチャセキュリティがリードし、データセキュリティが加速

インフラストラクチャセキュリティ2025年のサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場規模の29.11%を占め、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において最大のセキュリティタイプとしての地位を維持しました。購入者は依然として、モデルレベルのコントロールが完全な価値を提供できる前に強化しなければならない最初のレイヤーとして、ネットワーク、クラウド、エンドポイント保護を扱っています。このセグメント内では、ネットワークセキュリティが既知のシグネチャではなく異常な横方向の移動を探す行動検知によって再形成されており、攻撃者が生成ツールでパターンを変化させるにつれてより重要になっています。クラウドセキュリティも、企業がAIファクトリー、マルチテナント推論環境、トレーニングデータリポジトリとライブモデル間のリンクを保護しなければならないため、大きな投資を引き付けています。アプリケーションセキュリティとアイデンティティおよびアクセス管理は、特にゼロトラストプログラムがアクセス決定のためのAI支援異常検知を組み込み始めるにつれて、重要な隣接レイヤーとして残っています。

データセキュリティは2031年にかけてCAGR 27.63%で成長すると予測されており、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において最も成長の速いセキュリティタイプとなっています。ドライバーは明確で、トレーニングデータセット、モデルウェイト、プロンプト、推論出力が現在、二次的な技術的成果物ではなく高価値のビジネス資産として扱われているためです。IBMは2025年に、13%の組織がAIモデルまたはアプリケーションに関するセキュリティインシデントを経験し、それらのインシデントの97%が適切なAIアクセスコントロールが欠如していた場所で発生したと報告しました。SentinelOneは2026年2月にAIセキュリティプラットフォームをデータセキュリティポスチャー管理機能で拡張し、データ取り込みからランタイム実行にわたる範囲をカバーしており、主要ベンダーがAI固有のリスクに向けて従来のデータ保護を再配置していることを示しています。したがって、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は、静的なデータ分類からAIパイプライン全体にわたる継続的な発見、アクセスコントロール、ポリシー施行へと移行しています。

注記: 個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

デプロイメント別：クラウドが優位を維持し、ハイブリッドがより速く拡大

クラウドは2025年のサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場シェアの55.12%を占め、ほとんどのデプロイメントが依然としてSaaSデリバリー、弾力的なコンピューティング、継続的なテレメトリ取り込みを好むことを示しています。サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場がクラウドデプロイメントを好むのは、モデルの更新、クロステナントインテリジェンス共有、リアルタイムデータ処理がそのアーキテクチャ内でスケールしやすいためです。2025年および2026年にリリースまたは拡張された主要プラットフォーム（Microsoft Security CopilotおよびCrowdStrike Falcon AIRRを含む）はクラウドネイティブサービスとして設計されており、製品レイヤーでのハイパースケーラー依存を強化しています。オンプレミスデプロイメントは、データ取り扱い規則がパブリッククラウドインフラの使用を制限する防衛、政府、機密環境では依然として重要です。これにより、クラウドがリードを維持しながら、高度に管理された環境での合アーキテクチャのスペースも確保されています。

ハイブリッドは2031年にかけてCAGR 27.74%で拡大すると予測されており、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において最も成長の速いデプロイメントモデルとなっています。これは、AIのスケーラビリティを求めながらも、すべての機密ワークロードを共有パブリック環境に置くことができない規制された企業のニーズを反映しています。コンフィデンシャルコンピューティングコンソーシアムは2026年4月に、ハードウェアで強制された信頼をAIセキュリティインフラの基盤的な部分として扱うべきと主張し、機密推論とデータ移動をより厳密に保護するハイブリッドモデルを支持しました。CrowdStrikeとNVIDIAも2026年3月にSecure-by-Design AI Blueprintを発表し、FalconプロテクションをNVIDIA OpenShellのエージェントランタイムに組み込み、ハイブリッドおよびコンフィデンシャルアーキテクチャが実用的なデプロイメントへと移行していることを示しました。したがって、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場では、ハイブリッドがイノベーションの速度とより厳格なコントロールの両方を必要とするヘルスケア、金融サービス、防衛の購入者にとって好ましいルートになる可能性があります。

企業規模別：大企業が支出をコントロールし、中小企業がより強い成長を記録

大企業は2025年のサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場シェアの60.21%を占め、マルチベンダースイート、専用AIテスト、カスタマイズされたコパイロット統合に資金を提供する能力を反映しました。サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場のこの部分は、大規模な侵害による財務的エクスポージャーが重大であるため、より高い初期支出を正当化できる組織によってリードされています。IBMは、米国における平均侵害コストが2025年に1,022万 米ドルに達したと報告しており、大企業が数百万ドル規模のセキュリティ近代化プログラムを支援できる理由を説明しています。MicrosoftのSecurity Copilotのより広範なロールアウトと2026年のMicrosoft 365 E7 Frontier Suiteの発売も、プレミアムAIセキュリティ機能が大規模組織を念頭に置いてパッケージ化されていることを示しました。このセグメントの調達は、大規模な購入者がより少ないベンダー、より統合されたデータ、より明確なガバナンスを求めるにつれて、ポイントツールからプラットフォーム統合へと移行しています。

中小企業は2031年にかけてCAGR 27.85%で成長すると予測されており、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において最も成長の速い規模コホートとなっています。主な理由は、AI搭載のマネージド検知・レスポンスが、価格設定と運用モデルがもはや社内のフロンティアAI専門知識を必要としない段階に達しつつあるためです。SentinelOneは2026年6月にLevelBlueと提携し、マネージド検知・レスポンスおよびAI搭載SIEMサービスを提供し、内部スタッフが限られた購入者向けにAIセキュリティがどのようにパッケージ化されているかを示しました。中小企業はまた、より大きな規制された企業から外側に向かって移動しているサプライチェーンセキュリティの期待とコンプライアンス要件からの高る圧力に直面しています。したがって、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は、マネージドチャネルが採用の摩擦と運用の複雑さを低下させるにつれて、大企業の購入者を超えて拡大しています。

エンドユーザー産業別：BFSIが需要を支え、ヘルスケアおよびライフサイエンスがより速く成長

BFSIは2025年のサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場の18.14%を占め、現在の採用において最大のエンドユーザー垂直市場となりました。このセクターは高い侵害コスト、密度の高い監視、成熟したデジタルオペレーションを組み合わせており、AI対応防衛のビジネスケースを他の多くの垂直市場よりも検証しやすくしています。IBMは、金融サービスの侵害が2025年に平均556万 米ドルであったと報告しており、より速い検知、不正防止、レスポンス自動化への継続的な支出を支持しています。政府・公共行政、ITおよび通信、エネルギーおよびユーティリティ、石油・ガスも、高価値システムを運用し持続的な攻撃圧力に直面しているため、強い需要をもたらしています。ホワイトハウスは2026年6月に連邦機関に対してAI脆弱性検知のための助成金支援を特定するよう指示しており、AIセキュリティツールの公共部門での使用も政策的な注目を受けていることを示しています。

ヘルスケアおよびライフサイエンスは2031年にかけてCAGR 27.96%で拡大すると予測されており、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において最も成長の速い垂直市場となっています。IBMは、ヘルスケアの侵害が2025年に平均742万 米ドルで、ライフサイクルが279日であったと報告しており、14年連続でこのセクターが最高の侵害コストレベルを維持していることを示しています。米国病院協会は2026年2月に、健康データ侵害の影響を受けた個人数が2020年の2,700万人から2024年には2億5,900万人に増加したと述べており、エクスポージャーがいかに急速に拡大したかを示しています。AI採用の増加、長い侵害ライフサイクル、患者データの機密性の組み合わせが、病院、支払者、ライフサイエンス組織をより早期の調達計画へと押し進めています。したがって、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場では、ヘルスケアが慎重な採用者から予測期間を通じて最も強い成長エンジンの一つへと移行しています。

地域分析

北米は2025年のサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場規模の33.19%を占め、サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において最大の地域セグメントとしての地位を維持しました。米国は大企業、連邦機関、主要ベンダーが同じエコシステムに集中しているため、引き続き需要の中心となっています。ホワイトハウスは2026年6月に、AI脆弱性検知のための助成金経路を含む先進的なAIイノベーションとセキュリティに向けた連邦支援を指示する大統領令を発令し、この分野への政策的支持を強化しました。カナダも、2025年予算で5年間にわたり大規模な主権AIインフラのために9億2,560万 カナダドル（6億6,210万 米ドル）を配分し、関連するAIセキュリティコントロールへの需要を強化することで地域基盤に貢献しました。この地域の強みは、Microsoft、CrowdStrike、Palo Alto Networks、SentinelOne、IBM、Googleの存在によってさらに強化されており、これらの企業は他のほとんどの地域よりも速く商業プラットフォームをリリースおよび拡張し続けています。

ヨーロッパはサイバー防衛における生成人工知能（AI）市場において2番目に大きな地域ブロックとして残り、アジア太平洋地域は2031年にかけて最速のCAGR 28.07%を記録すると予測されています。ヨーロッパの需要パターンは、2026年8月2日に施行可能となったEU AI法のハイリスク条項によって強く形成されており、モニタリング、ロギング、ガバナンスツールへの直接的な需要を生み出しています。ドイツ、英国、フランスが主要な地域の中心として残り、ドイツ産業はAI搭載の運用技術保護に投資し、英国国家サイバーセキュリティセンターは公開された脅威評価を通じてエンタープライズ採用を導いています。アジア太平洋地域は、デジタルトランスフォーメーション、国家主導のサイバー優先事項、クラウドネイティブの成長が中国、インド、日本、韓国、オーストラリアにわたってアドレス可能なベースを拡大しているため、より速く拡大しています。NRIセキュアテクノロジーズは2026年2月に、日本の生成AI活用率が2024年の65.3%から2025年には83.2%に上昇したと報告しており、現在の使用が内部業務からシステムレベルのセキュリティデプロイメントへと深化するにつれて、将来的な大きな転換機会があることを示唆しています。

南米はサイバー防衛における生成人工知能（AI）の新興市場として残り、ブラジルとアルゼンチンが主要な需要センターとなっています。ブラジルは、銀行やデジタル金融プロバイダーがより厳格なデジタルバンキングとデータ保護の期待に応えてAI搭載の不正監視とサイバー防衛を使用しているため、より進んだ採用者です。中東とアフリカはより不均一で、サウジアラビアとアラブ首長国連邦がAIとサイバー防衛に積極的に投資している一方、サブサハラアフリカの多くはデプロイメントの成熟度においてより早期の段階にあります。サイバー防衛における生成人工知能（AI）市場は、fintech成長、クラウド構築、主権デジタルプログラム、コンプライアンスの期待がAIネイティブセキュリティツールのより大きな基盤を生み出すにつれて、両地域で徐々に深化する可能性があります。